- Newness
جدید بودن، تازگی
معنی Newness - جستجوی لغت در جدول جو
پیشنهاد واژه بر اساس جستجوی شما
قرمزی، سرخی
خیس بودن، خیسی
ترتیب، آراستگی
نزدیکی
مقدمه مفهومی درباره واژه
کجی در آمار و علوم داده به معیاری کمی اشاره دارد که میزان و جهت عدم تقارن توزیع داده ها حول میانگین را اندازه گیری می کند. این مفهوم در تحلیل داده ها، یادگیری ماشین و تصمیم گیری های مبتنی بر داده نقش حیاتی دارد.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در تحلیل اکتشافی داده برای درک توزیع متغیرها، در پیش پردازش داده برای تشخیص نیاز به تبدیل داده، در مدل سازی آماری برای انتخاب روش های مناسب و در ارزیابی مدل های یادگیری ماشین برای تشخیص سوگیری داده ها استفاده می شود.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
تحلیل توزیع درآمد کاربران در سیستم های تجارت الکترونیک، بررسی توزیع زمان پاسخگویی سرورها در مانیتورینگ عملکرد، تحلیل توزیع امتیازات محصولات در سیستم های توصیه گر و بررسی توزیع ترافیک شبکه در تحلیل های امنیتی از نمونه های کاربردی این مفهوم هستند.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های تحلیلی، کجی نشانگر نیاز به تغییر روش های پردازش است. در پایگاه داده، کجی توزیع بر عملکرد پرس وجوها تأثیر می گذارد. در یادگیری ماشین، کجی داده ها بر دقت پیش بینی اثر دارد. در سیستم های توزیع شده، کجی بارکاری بر کارایی سیستم مؤثر است.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم کجی توسط کارل پیرسون در اواخر قرن نوزدهم معرفی شد. در دهه 1920 در تحلیل های اقتصادی به کار رفت. امروزه در عصر کلان داده ها، روش های جدیدی برای محاسبه کجی در داده های حجیم توسعه یافته اند.
تفکیک آن از واژگان مشابه
کجی با کشیدگی که تمرکز داده حول میانگین را می سنجد متفاوت است. با واریانس که پراکندگی داده را اندازه می گیرد فرق می کند. با اریب که مفهوم کیفی تری است نیز تفاوت دارد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با تابع scipy.stats.skew()، در R با تابع skewness() از بسته moments، در SQL با فرمول های آماری پیچیده، در MATLAB با تابع skewness(). در پلتفرم های بزرگ داده با الگوریتم های تقریبی.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
سوءبرداشت رایج در تفسیر مقدار کجی بدون در نظر گرفتن زمینه. چالش اصلی در محاسبه کارآمد کجی برای داده های حجیم. مشکل دیگر در انتخاب روش مناسب برای اصلاح کجی.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
کجی یکی از معیارهای اساسی در تحلیل داده است. در مستندات تحلیلی باید مقدار و تفسیر کجی گزارش شود. در آموزش علوم داده، روش های محاسبه و اصلاح کجی باید آموزش داده شود.
کجی در آمار و علوم داده به معیاری کمی اشاره دارد که میزان و جهت عدم تقارن توزیع داده ها حول میانگین را اندازه گیری می کند. این مفهوم در تحلیل داده ها، یادگیری ماشین و تصمیم گیری های مبتنی بر داده نقش حیاتی دارد.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در تحلیل اکتشافی داده برای درک توزیع متغیرها، در پیش پردازش داده برای تشخیص نیاز به تبدیل داده، در مدل سازی آماری برای انتخاب روش های مناسب و در ارزیابی مدل های یادگیری ماشین برای تشخیص سوگیری داده ها استفاده می شود.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
تحلیل توزیع درآمد کاربران در سیستم های تجارت الکترونیک، بررسی توزیع زمان پاسخگویی سرورها در مانیتورینگ عملکرد، تحلیل توزیع امتیازات محصولات در سیستم های توصیه گر و بررسی توزیع ترافیک شبکه در تحلیل های امنیتی از نمونه های کاربردی این مفهوم هستند.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های تحلیلی، کجی نشانگر نیاز به تغییر روش های پردازش است. در پایگاه داده، کجی توزیع بر عملکرد پرس وجوها تأثیر می گذارد. در یادگیری ماشین، کجی داده ها بر دقت پیش بینی اثر دارد. در سیستم های توزیع شده، کجی بارکاری بر کارایی سیستم مؤثر است.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم کجی توسط کارل پیرسون در اواخر قرن نوزدهم معرفی شد. در دهه 1920 در تحلیل های اقتصادی به کار رفت. امروزه در عصر کلان داده ها، روش های جدیدی برای محاسبه کجی در داده های حجیم توسعه یافته اند.
تفکیک آن از واژگان مشابه
کجی با کشیدگی که تمرکز داده حول میانگین را می سنجد متفاوت است. با واریانس که پراکندگی داده را اندازه می گیرد فرق می کند. با اریب که مفهوم کیفی تری است نیز تفاوت دارد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با تابع scipy.stats.skew()، در R با تابع skewness() از بسته moments، در SQL با فرمول های آماری پیچیده، در MATLAB با تابع skewness(). در پلتفرم های بزرگ داده با الگوریتم های تقریبی.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
سوءبرداشت رایج در تفسیر مقدار کجی بدون در نظر گرفتن زمینه. چالش اصلی در محاسبه کارآمد کجی برای داده های حجیم. مشکل دیگر در انتخاب روش مناسب برای اصلاح کجی.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
کجی یکی از معیارهای اساسی در تحلیل داده است. در مستندات تحلیلی باید مقدار و تفسیر کجی گزارش شود. در آموزش علوم داده، روش های محاسبه و اصلاح کجی باید آموزش داده شود.
جدیدترین